TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 109 слични објави

Пребарај: #model

当前筛选 #model清除筛选

套图类型:[#Model] 相关索引:[#Model][#圣诞] [#百合][#百合][#写真视频] 有效时间:[#会员永久] 套图名称:Model-文欣-美腿玉足写真图片-丽柜LiGui-20130315-写真图集共78P 购买链接:点击下载完整版👈 【写真/视频套餐】新年优惠:SVIP:原价98,仅需68;SSVIP:原价299,仅需168;SSSVIP:原价599,仅需299

套图类型:[#Model] 相关索引:[#Model][#和服] [#和服] [#古风][#浴照] 有效时间:[#会员永久] 套图名称:Model-袁颖芬黑丝绳艺-丽柜Ligui-写真图集共168P 购买链接:点击下载完整版👈 【写真/视频套餐】年初大促:单专辑30;黄金会员半年:98;黄金会员一年:168;钻石终身会员:299(所有资源-支持在线浏览,不用下载,不用解压);管理员: @hcczok

套图类型:[#Model] 相关索引:[#Model][#和服] [#和服] [#古风][#浴照] 有效时间:[#会员永久] 套图名称:丽柜Ligui-汐汐-丝滑天使-写真图集共83P 购买链接:点击下载完整版👈 【写真/视频套餐】新年优惠:SVIP:原价98,仅需68;SSVIP:原价299,仅需168;SSSVIP:原价599,仅需299

套图类型:[#Model] 相关索引:[#Model][#写真视频] [#JK制服] [#写真视频] [#巫女] 有效时间:[#会员永久] 套图名称:Model-温蒂优雅长裙灰丝美脚-丽柜Ligui-写真图集共88P 购买链接:点击下载完整版👈 【写真/视频套餐】新年大促:黄金会员半年:98;黄金会员一年:168;钻石终身会员:299(所有资源-支持在线浏览,不用下载,不用解压)

套图类型:[#Model] 相关索引:[#Model][#纹身] [#古风][#古风][#兔女郎] 有效时间:[#会员永久] 套图名称:Model-一梦办公室灰丝OL-丽柜Ligui-写真图集共51P 购买链接:点击下载完整版👈 【写真/视频套餐】新年优惠:SVIP:原价98,仅需68;SSVIP:原价299,仅需168;SSSVIP:原价599,仅需299

123•••910
ПретходнаСтраница 1 од 10Следна